Алгоритмическое обеспечение нейронной сети с полиномиальными кусочно-непрерывными функциями активации для обнаружения закономерностей в данных

27.12.2019

Рассматривается задача автоматического обнаружения скрытых закономерностей в наборах данных, необходимых для принятия решений в разных областях путем разработки и исследования нейронных сетей нового типа с новыми полиномиальными кусочно-непрерывными функциями активации, модификации алгоритмов обучения и программных средств для решения типовых задач обнаружения закономерностей в наборах данных: прогнозирование временных рядов, определение амплитуды полезного сигнала на фоне белого шума, классификация интенсивности марковского случайного потока событий и классификация объектов и их состояний.

ГРНТИ

28.23.37 Нейронные сети

28.29.01 Общие вопросы

Ключевые слова

НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

ФУНКЦИЯ АКТИВАЦИИ

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ КУСОЧНО-НЕПРЕРЫВНАЯ ФУНКЦИЯ

ЗАКОНОМЕРНОСТИ В ДАННЫХ

Детали

Автор

Нгуен Ань Ту -

Вид

Кандидатская

Целевое степень

Кандидат технических наук

Дата защиты

18.12.2019

Организация защиты

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"

Организация автора

Похожие документы

Разработка математических методов и программного обеспечения анализа и синтеза гибридных нейронных сетей для прогнозирования социально-экономических показателей

0.910

НИОКТР

Разработка теории, методов и алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, основанных на применении моделей агрегирующих нейронов

0.897

ИКРБС

Итоговый отчет по теме "Развитие теории обобщенных нейронных сетей, с применением агрегирующих функций среднего над алгоритмами, построение переменнозначных мультипликативных баз знаний, разработка методов интеллектуального анализа методами квантовых вычислений" (2013-2015 гг)

0.893

ИКРБС

Разработка теоретических основ, методов и алгоритмов обучения нейронных сетей, построенных на базе моделей агрегирующих нейронов